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三个男生运营着一个 AI 言情世界,250万日活,八成用户是女性

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三个男生运营着一个 AI 言情世界,250万日活,八成用户是女性

由自学成才程序员Jan Zoltkowski创办的AI互动小说平台Janitor AI拥有250万日活用户和70%—80%的女性用户,公司仅由3名男性全职员工运营,近期上线每月12.99美元的Janitor+订阅服务。

来自主题: AI资讯
9771 点击    2026-09-08 16:26
正面Pk美国普罗米修斯!比特无限击败全球团队拿下ECCV 2026 CAD Challenge

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近日,ECCV 2026 官方 CAD Challenge 最新榜单公布,比特无限联合武汉大学团队,凭借自研智能体系统取得 96.39 分的成绩,击败其余 27 家全球队伍,拿下全球第一。

来自主题: AI资讯
7003 点击    2026-09-08 15:47
她被骗过、被救过、被捧上神坛过、被疼痛击倒过,决定在AI时代继续冒险|对谈快看漫画CEO陈安妮

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🚗 本周「十字路口」的嘉宾是快看漫画创始人兼 CEO 陈安妮——作为中国漫画行业的领军人物,她将分享 AI 将如何重塑内容行业。

来自主题: AI资讯
7198 点击    2026-09-08 15:47
系统综述259项工作:AI创作如何从「会生成」走到「能交付」?

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长文、网页、视频和代码经常停在这样的「半成品」状态:海报文案没有写错,却挤出了页面;网站首屏很漂亮,按钮点下去毫无反应;视频里的镜头单看都成立,连起来却丢了人物和节奏;程序刚修好一个模块,另一处又出现回归。

来自主题: AI技术研报
5350 点击    2026-09-08 15:29
深度丨深空矩阵获亿元级融资,鼎晖、麟阁押注一个商业航天投资人的太空AI创业

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大约20年前,马斯克通过Tesla推动“汽车电动化”革命,以高度垂直整合的方式,重塑全球汽车产业。与此同时,中国车企依托成熟供应链优势,走出“开放整合”的道路,以极高效率完成产业追赶。如今,两者成为全球电动车市场最重要的两股力量。

来自主题: AI资讯
6113 点击    2026-09-08 15:29
EMNLP 2026 Main|预测越像真实环境,Agent反而做得更差?我们把世界模型的训练目标从"状态一致"换成了"行为一致"

EMNLP 2026 Main|预测越像真实环境,Agent反而做得更差?我们把世界模型的训练目标从"状态一致"换成了"行为一致"

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一句话概括:文本世界模型都在比 "生成文本像不像真实环境",但我们发现文本更接近真实环境的预测反而可能让智能体错得更离谱。把训练目标从 "状态一致" 换成 "行为一致" 后,16 组实验配置下世界模型的轨迹级一致性几乎全面提升,弱智能体离线评测的假阳性率从 42.5% 降到 9.5%。

来自主题: AI技术研报
5731 点击    2026-09-08 15:06
曝张一鸣督战字节世界模型,盘活PICO,最快10月问世!

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字节跳动创始人张一鸣亲自督战基于Seedance打造的空间视频生成AI模型,预计最快10月面世,该模型可响应PICO头显用户指令实时生成虚拟世界,有望盘活PICO并推动字节进入世界模型赛道。

来自主题: AI资讯
9082 点击    2026-09-08 12:27
全国产算力训出2930亿参数!讯飞星火X2.5来了,附一手实测

全国产算力训出2930亿参数!讯飞星火X2.5来了,附一手实测

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科大讯飞基于全国产算力发布2930亿参数的星火X2.5大模型,在代码、智能体、数学及理解等能力上有所提升,智东西通过游戏开发、3D创作、网页前端、数学推理和小说写作五项任务对其展开实测。

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8287 点击    2026-09-08 11:48
颜水成团队重磅发布VoiceMem,提出「流式双脑架构」打造下一代实时交互基础设施

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科幻早就预演过这一天,而这两年 AI 的真实进展,正把它推成一个可讨论的命题:AI 或许不会停在「工具」上,而会成为与人类共生的存在 ——AGI Being。

来自主题: AI技术研报
8777 点击    2026-09-08 11:03
全扩散架构、无需图文对预训练,LLaDA杀穿开源文生图

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先学会画,再学会听话。 LLaDA-Image 在预训练和中期训练阶段直接从图片学习视觉先验,超过 90% 的累计生成训练样本采用 image-only 监督;图文对则集中用于后续语言对齐。模型权重、训练代码和完整配方同步开放。

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5960 点击    2026-09-08 11:02
同等预算下,Looped Transformer更强吗?清华、字节Seed给出答案

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在大模型的发展中,提升能力的主要手段一直是 "做大"—— 更多参数、更多数据、更多算力。如今,另一条思路开始受到关注:与其不断堆叠新的层,不如让已有的层再跑一遍。这就是 Looped Transformer。普通 Transformer 的每一层只执行一次,而 Looped Transformer 会把其中一部分层重复执行,让模型在不增加参数的情况下获得更深的计算。

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5970 点击    2026-09-08 11:01
AITNT官方交流群 AITNT APP上线